Lectura de imágenes con OpenCV

Introducción

En esta práctica aprenderemos a leer diferentes tipos de imágenes usando OpenCV en Python.
Trabajaremos en un entorno local con Anaconda, lo que nos permite usar bibliotecas adicionales para manejar formatos que OpenCV no soporta de forma nativa.

OpenCV soporta de forma directa formatos como:

JPG / JPEG: compresión con pérdida
PNG: compresión sin pérdida y canal alfa
TIFF: admite profundidad de bits alta y múltiples páginas
BMP: sin compresión, usado en entornos Windows

Para formatos RAW (archivos de cámaras digitales, como .CR2, .NEF, .ARW), usaremos la librería rawpy junto con imageio, ya que OpenCV no los soporta directamente.

Configuración inicial

Code

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import rawpy
import imageio.v2 as imageio
from pathlib import Path

# Función auxiliar para mostrar imágenes en escala de grises o color
def mostrar_img(img, titulo="Imagen", cmap=None):
    plt.figure(figsize=(5,5))
    if len(img.shape) == 2:  # Escala de grises
        plt.imshow(img, cmap='gray')
    else:  # Color (BGR a RGB para mostrar correctamente)
        plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.title(titulo)
    plt.axis('off')
    plt.show()

Lectura de imágenes comunes con OpenCV

Code

# Ruta a las imágenes (ajustar según tu carpeta local)
carpeta = Path("imagenes")

# JPG
img_jpg = cv2.imread(str(carpeta / "frutas.jpg"))
mostrar_img(img_jpg, "Imagen JPG")

# PNG con canal alfa (transparencia)
img_png = cv2.imread(str(carpeta / "373-3730435_paloma-dibujo-png.png"), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
mostrar_img(img_png[:, :, :3], "Imagen PNG (RGB)")

# TIFF en escala de grises
img_tiff = cv2.imread(str(carpeta / "DPP0357.TIF"), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mostrar_img(img_tiff, "Imagen TIFF (grises)")

# TIFF en escala de color
img_tiff2 = cv2.imread(str(carpeta / "DPP0357.TIF"), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
mostrar_img(img_tiff2, "Imagen TIFF")

Lectura de imágenes RAW

OpenCV no puede leer directamente formatos RAW de cámaras digitales. Usaremos rawpy para convertirlos a un arreglo NumPy.

Code

# Ejemplo con un archivo RAW (CR3 de Canon, NEF de Nikon, etc.)
ruta_raw = carpeta / "IMG_0531.CR3"

with rawpy.imread(str(ruta_raw)) as raw:
    rgb = raw.postprocess()

# raw.postprocess() devuelve un arreglo RGB de 8 bits
mostrar_img(rgb, "Imagen RAW procesada")

plt.imshow(rgb)
plt.title("Imagen RAW directa")
plt.axis('off')
plt.show()

Notas importantes

Espacios de color: OpenCV usa BGR por defecto para imágenes en color. Al mostrar con Matplotlib, es necesario convertir a RGB.
Canales alfa: Si la imagen tiene transparencia (por ejemplo, PNG con 4 canales), OpenCV la carga con el canal alfa incluido si usamos cv2.IMREAD_UNCHANGED.
Compatibilidad RAW: Los formatos RAW varían entre fabricantes; rawpy está basado en libraw, que ofrece soporte para una amplia variedad de cámaras.

Conclusión

En este ejemplo hemos cubierto la lectura de:

Imágenes estándar soportadas por OpenCV (JPG, PNG, TIFF, BMP)
Archivos RAW usando bibliotecas externas

Esto nos permite trabajar con una amplia variedad de formatos en un flujo de procesamiento digital de imágenes.